Outlook日历管理器
模型上下文协议 (MCP) 服务器允许 Claude 访问和管理您的本地 Microsfot Outlook 日历(仅限 Windows)。
浏览已公开且详情完整的 MCP 服务,查看 README、安全 JSON 配置预览、来源信息与可信信号
模型上下文协议 (MCP) 服务器允许 Claude 访问和管理您的本地 Microsfot Outlook 日历(仅限 Windows)。
mcp-server-git 是一个基于模型上下文协议(MCP)的 Git 服务器工具,旨在通过大语言模型实现 Git 仓库的自动化交互与操作。它提供了一系列功能,包括查看仓库状态、比较差异、提交更改、创建/切换分支、初始化仓库等,支持与 Claude Desktop、VS Code 等工具集成。目前处于早期开发阶段,功能可能持续扩展。
与Apple Shortcuts集成的MCP服务器
基于DNSPod解析的MCP服务器,支持快速添加域名、查看解析记录、查看解析用量
ElevenLabs MCP 服务器是一个与 ElevenLabs 文本转语音 API 集成的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,主要用于管理和执行语音生成任务。其核心功能包括通过 ElevenLabs API 从文本生成音频、支持多种声音和脚本部分、使用 SQLite 数据库进行历史记录存储,以及提供一个基于 SvelteKit 的示例 Web 客户端。该客户端支持简单的文本转语音转换、多部分脚本管理、语音历史记录跟踪和播放、以及音频文件下载。用户可以通过 Smithery 或 uvx 工具进行安装,并配置相关环境变量以使用 ElevenLabs API。此外,开发者可以通过克隆仓库并安装依赖项进行本地开发。该项目遵循 MIT 许可证。
使用具有反检测技术的 Playwright 提供隐身浏览器功能,允许 MCP 客户端在浏览网站和截屏时规避常见的机器人检测系统。
mcp-get 是一个命令行工具,旨在简化模型上下文协议(MCP)服务器的发现、安装和管理。通过该工具,用户可以轻松地将大型语言模型(LLMs)连接到外部数据源、工具和服务。mcp-get 提供了一系列功能,包括从注册表中发现可用的 MCP 服务器、通过单条命令安装服务器、管理环境变量和配置,以及根据需要更新和卸载服务器。该工具支持多种编程语言(如 Node.js、Python 和 Go),并允许用户安装和管理各种数据源和工具的 MCP 服务器,如 GitHub、Slack、Brave Search 等。mcp-get 还支持自动更新和手动更新,用户可以通过 GitHub Issues 提交问题或请求帮助。
一种模型上下文协议服务器,通过评估数学表达式,使大型语言模型能够进行精确的数值计算。
Spring AI Alibaba 是一个开源项目,旨在展示从基础到高级的 Spring AI 和 Spring AI Alibaba 的用法,以及 AI 项目的最佳实践。该项目包含多个示例模块,帮助开发者更好地理解和应用这些技术。项目鼓励社区贡献,包括提供使用示例、API 使用指南和最佳实践等。开发者可以通过 GitHub 仓库和官网获取更多信息,并参与项目的建设与改进。
`smolagents` 是一个轻量级库,旨在通过简洁的代码实现强大的代理功能。其核心功能包括支持代码代理(`CodeAgent`),代理通过编写Python代码片段来执行操作,相比传统的工具调用方式效率更高。`smolagents` 提供多种执行环境,包括本地安全解释器、E2B和Docker沙盒,确保代码执行的安全性。此外,它支持多种LLM模型(如本地`transformers`、Hub上的推理提供商、LiteLLM集成等),并与Hugging Face Hub集成,方便分享和拉取工具或代理。`smolagents` 还支持多模态输入(文本、视觉、音频等)和多种工具来源(如MCP服务器、LangChain、Hub Space等),使其适用于广泛的场景。
与 Render(https://render.com)交互,轻松部署您的服务。
通过模型上下文协议,启用与 Linear 的 API 交互,以编程方式管理问题、团队和项目。
极光(Phoenix)是一个开源的AI可观测性平台,专为实验、评估和故障排除而设计。它支持多种框架和LLM供应商,提供追踪、评估、数据集管理、实验和提示优化等功能。极光基于OpenTelemetry构建,与供应商和语言无关,可以在本地机器、Jupyter笔记本、容器化部署或云端运行。通过`pip`或`conda`安装,极光的容器镜像可通过Docker Hub获取,并支持Docker或Kubernetes部署。极光的MCP服务器实现提供统一接口访问其功能,适用于复杂的AI应用场景。
实现了模型上下文协议(MCP),为人工智能模型提供了一个标准化的接口,用于连接到外部数据源和工具,例如文件系统、数据库或API。
提供与cognee.ai进行MCP交互的能力
一台通过OBS WebSocket协议提供远程控制OBS Studio工具的服务器,可以通过MCP客户端界面管理场景、源、流媒体和录制。
Graphiti是一个专为AI代理设计的实时知识图谱框架,旨在处理动态环境中的数据。其核心功能包括实时数据整合、双时间数据模型、混合检索方法以及自定义实体定义,适用于需要实时交互和上下文感知的AI应用。
内存银行服务器为人工智能助手与内存银行交互提供了一套工具和资源。内存银行是结构化的信息存储库,有助于在多个会话中保持上下文并跟踪进度。